- プロジェクトの進行中、単純なスクリプト作成から自律的なAIエージェント構築へ発展していく過程が繰り返し現れる
- 開発中のツールにツールアクセス権を与えると、単純な対話型モデルが計画・実行・反復可能なエージェントへ転換する
- 分類器や条件分岐ベースのロジックは最終的にエージェント構造へ置き換えられ、モデルが選択したツール呼び出し中心のシンプルな構造のほうがより柔軟で強力
- 人間の役割はHuman-in-the-LoopからHuman-on-the-Loopへ移り、目標とガードレール設定が中核課題になる
- コードの複雑さよりも信頼と判断の管理が重要になり、エージェントは開発者とともに成長するシステムとして定着する
単純なスクリプトからエージェントへの収束
- 2025年のあいだに進めたほとんどのAIプロジェクトは、最終的にエージェントの形へ帰着した
- 入力・処理・出力構造のシンプルなスクリプトが、反復ループ、ツール配列、JSONパースを追加しながらエージェントへ発展
- 筆者が考えるエージェントの定義: ツールにアクセスできる状態でループを通じて実行されるモデル
- つまり、十分な時間が与えられればすべてのAIプロジェクトはエージェントへ収束する
自律性への重力移動
- 単純な自動化機能を超えて、ソフトウェアが**「デジタルインターン」**のように自ら判断して実行する段階へ移行
- Gemini Scribe は当初シンプルなObsidian向けチャットプラグインだったが、
read_file ツールへのアクセスを許可すると文脈管理と実行を自ら行うようになった
- ユーザーはもはやモデルの入力を手動で管理せず、「議事録を読んで要約せよ」という指示レベルの命令だけを与える
- この変化は対話から委任への転換を意味し、エージェントが計画・実行・反復を担う構造へ発展する
スクリプトからSudoersへ
- Gemini CLI の開発過程でも、モデルがコマンド実行ツールを使うことで、単なるコード生成器を超えた自律的な実行者へ拡張された
- モデルがテストを実行して失敗を検知した後、自ら修正して再実行するループを構成
- この過程でセキュリティと信頼の問題が浮上し、
sudoers ファイルのような権限分離ポリシーシステムが必要になった
- 単純なスクリプトではポリシーエンジンは不要だが、エージェントには判断ミス防止用のガードレールが不可欠
分類器になりたかったエージェント
- Podcast RAGプロジェクト では、ユーザーのクエリに応じて検索対象を分類するAI分類器を作ったが、限界が明らかになった
- 分類ロジックがユーザー意図を完全には反映できず、モデルがすでにうまく行える判断をコードで制限していた
- 解決策は分類器を削除し、
search_descriptions、search_episodes の2つのツールをエージェントに提供することだった
- エージェントは状況に応じてツールを選択・並行利用し、より柔軟な検索を実行する
- Gemini Scribeでも複雑な文脈予測ロジックを取り除き、必要な時点でファイルを読むツール呼び出し構造へ単純化した
- 「AIが何をすべきかをif/elseで決めているなら、すでにエージェントを作っている」という開発上の基準を提示
Human-on-the-Loopへの転換
- 人間の役割はすべての段階を承認する構造から、目標と境界だけを設定する監督者の役割へ移る
- エージェントは人間の継続的な介入なしに作業するため、明確な目標・境界・例外処理の定義が必須
- 適切なガードレールがなければ、エージェントが入力待ちや非生産的な経路に陥るリスクもある
- 人間は実行者ではなく、監督者であり境界設定者としてシステムの方向を管理する
複雑性を受け入れる
- エージェント構築は見た目ほど難しくなく、むしろ条件分岐や例外処理ロジックを取り除いて単純化できる
- モデルが状況に応じて判断するため、事前予測ロジックは不要
- 本当の複雑性はコードではなく信頼と判断の委任にある
- 開発者は構文エラーよりも判断ミスを防ぐ設計に集中すべき
- エージェントは固定されたスクリプトとは異なり、ユーザーの要求に応じて進化し、より良い方法を見つけていくシステムである
- シンプルなスクリプトにツール定義を追加したくなったとき、すでにエージェント構築段階に入っている
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